- Gartner 认为，目前的 AI 模型以及许多领先供应商仍未达到企业运营所要求的标准。
- Gartner 专家 Daryl Plummer 认为，企业目前不应完全信任 AI 厂商，因为这些厂商尚未充分理解企业在法律责任、稳定性和业务连续性方面的要求。
- Gartner 批评 AI 厂商频繁更换模型，容易导致依赖这些模型的应用程序出现中断。
- 一个模型版本的平均生命周期仅约 6 个月，而供应商对旧版本提供的支持也较为有限。
- 根据 Gartner 的调查，86% 的 CIO 认为 AI 带来的风险增长速度快于该技术所创造的价值。
- Gartner 警告称，企业正在出现“careless consumption”（无谨慎使用）现象，即员工在没有必要或不合适的情况下使用 AI。
- 约 40% 的员工曾遇到质量较低的 AI 生成内容；对于拥有 1,000 名员工的企业而言，每个案例可能需要约 2 小时进行处理，每年产生的成本相当于约 900 万美元。
- Gartner 表示，AI 正越来越多地被嵌入企业已经购买的产品中，使企业难以控制正在运行的 Agent 数量。
- Plummer 建议，如果传统函数调用已经能够很好地完成简单任务，例如查询数据库，就不应使用 Agent。
- Gartner 认为，许多供应商推动 AI 的主要目的，是销售更多产品或提高 Token 消耗量。
- Gartner 建议企业内部建立“AI 中央银行”，负责监督、授权并对所有 AI 活动承担责任。
- Gartner 还建议部署“guardian agents（守护 Agent）”进行监控，在 Agent 出现异常时将其停用，并建立专门的恢复团队处理由 AI 引发的事故。
📌 当前企业应用 AI 面临的最大挑战并不是模型能力，而是治理。Gartner 认为，AI 供应商的变化速度仍然过快，缺乏长期承诺，也尚未达到企业级标准。在 86% 的 CIO 认为风险增长速度快于价值、40% 的员工已经遇到低质量 AI 内容的情况下，企业需要加强治理、监督和责任机制，而不是在缺乏控制的情况下盲目扩大 AI 的应用。
